时间：2023-08-09 09:19:29
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇房地产价格策略分析，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
【关键词】房地产价格 银行信贷 多变量协整 VAR模型
一、引言
随着我国城镇化的建设和扩展，房地产业逐步成为国民经济的支柱性产业。房地产具有实物资产和虚拟资产的双重特征，房地产价格关系到老百姓的生活安居，也关系到地方城市发展的潜力，更关系到国家各项宏观调控政策。近年来，各地加大了房地产市场投资力度，使得房地产市场成为投资的热点，商品房价格持续高升。而针对房地产局部过热迹象，中央以及地方政府出台多项经济货币政策来稳定房地产市场，包括调整银行贷款利率、提高房地产抵押贷款首付比例、限制购房套数、征收房产税等，但是中国的房地产价格总体上处于一直持续快速上涨的水平。从世界范围内看，特别是2007年美国次债危机之后，房地产市场的泡沫形成、伴随着资产价格的破灭，加剧了经济的不稳定性。因此，对房地产价格与银行信贷的影响理论分析和实证检验具有重要的意义。
二、文献综述
房地产价格的波动通过影响银行信贷需求和银行信贷供给，从而影响到银行信贷扩张总量。利率通过房地产市场的传导，影响房地产的价格。从房地产价格影响银行信贷需求的角度来看，房地产价格的波动会对居民和企业的信贷需求产生影响。房地产的开发建设工程量大，前期要投入大量资金，才有可能进行资本的增值以及获得投资收益。而在房地产流通以及消费环节，商品住房价值高，大部分消费者选择负债消费，即向银行等金融机构贷款购买住房。房地产市场自身的这些特点决定了其发展需要金融市场的支持，即无论房地产市场的需求者还是供给者，都离不开银行的信贷支持。金融市场对房地产市场提供房屋抵押贷款的同时，金融资本就会获得保值增值的机会。
Davis、Haibin Zhu（2004）利用17个国家的跨国数据对银行贷款和商用房地产价格之间的关系进行了实证分析，结论是，房地产价格的上涨导致了银行信贷的扩张，而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。Gerlach、Peng（2005）利用香港1982年1季度至2001年4季度的季度数据，实证分析了银行贷款、房地产价格、GDP等变量之间的长期均衡与短期波动关系，结论是，房地产价格的波动影响银行的信贷扩张，而银行的贷款却不影响房地产价格。Chen、Wang（2006）使用台湾1991～2001年之间的台湾交易数据，研究表明可抵押资产的价值对地产抵押贷款的规模存在正向和显著的影响，同时，抵押物的杠杆效应对资产价格波动是顺周期的。武康平、皮舜等（2004）建立了房地产市场与信贷市场的一般均衡模型，通过对均衡解的比较静态分析，其研究结论认为房地产价格的上涨导致了银行信贷的增加，银行信贷供给增加导致房地产价格的上涨，二者之间存在正反馈的作用机制。李健飞、史晨昱（2005）采用协整分析方法，利用1998年1月至2004年9月之间的季度数据，对我国房地产价格波动和银行信贷之间的关系进行了实证研究，结论是，银行的过度放贷并不是目前房地产价格上涨的根源，而房地产价格上涨对银行信贷扩张的作用却不能忽视。张涛、龚六堂、卜永祥（2006）对中国房地产价格与房地产贷款的关系进行了实证分析，结果表明中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系。段忠东，曾令华，黄泽先（2007）运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。结果显示，在长期均衡水平上，房地产价格和银行贷款之间存在双向因果关系；在短期内，房地产价格波动不是短期银行信贷增长的直接Granger原因，而是通过协整关系成为短期银行信贷增长的Granger原因。
本文在已有研究的基础上，运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。本文实证研究最新的时间序列区域样本，利用并且在计量模型中加入城乡居民储蓄存款年底余额、贷款利率变量，从而使检验结论更有针对性。
三、VAR实证模型的建立
（一）数据来源与变量定义
本文利用2000年至2011年的江苏省商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额与银行贷款利率的年度数据，来对房地产价格波动与银行信贷之间的关系进行实证检验。其中，银行贷款数据是用金融机构各项贷款来表示，银行贷款利率用5年期以上的银行贷款利率表示。将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数，避免数据的剧烈波动以消除异方差的影响。将商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额、银行贷款利率分别用变量HP、L、SD和LI表示，而将前三个变量相应的对数值分别用LHP、LL、LSD表示。所有原始数据均来自各期的《中经网统计数据库》、《江苏省统计年鉴》和《中国人民银行统计年鉴》。
（二）单位根检验
为对各变量之间的长期关系进行协整检验，首先要对各变量时间序列的平稳性进行检验。本文运用ADF方法对各个变量的平整性进行单位根检验。对LHP、LL、LSD、LI等变量单位根的检验结果见表1。
注：（ctn）分别表示单位根检验中的截距项、时间趋势项和滞后阶数。滞后项阶数的选取是根据AIC原则，所选择的滞后阶数是使AIC统计量为最小。以上所有数据分析是根据Eviews6.0软件进行。 由以上的单位根检验结果可以看出，原时间序列变量ADF统计量的绝对值均高于5%临界值，序列在5%的显著性水平上均接受零假设H0=0，因此，原时间序列都是不平稳的。4个变量在经过一阶差分后，所有变量的ADF统计量都在5%的水平上显著，这说明这四个一阶差分序列在5%的显著性水平是平稳的，由此可以判定LHP、LL、LSD、LI都是一阶单整序列，即I（1），满足协整检验前提。
（三）协整关系检验
本文运用多变量协整关系的检验—扩展的E-G检验来对多变量系统进行检验。用变量LL对LHP、LSD、LI进行普通最小二乘回归。并对该模型估计残差序列E做单位根检验，ADF检验结果见表2。
由于检验统计量为-4.287794，小于显著性水平0.01时的临界值-2.816740，可认为估计残差序列E为平稳序列，进而得出序列LL和LHP、LSD、LI具有协整关系。该协整关系可以表示为：
LL=-1.554+0.151*LHP+2.473*LSD+0.0112*LI
（0.277） （0.489） （0.037）
以上四变量之间的协整关系式表明了银行贷款、房地产价格、城乡居民储蓄存款年底余额和贷款利率之间的长期均衡关系，括号内的数字为协整方程系数的标准差。可见，各系数的t统计量十分显著。其中，银行贷款对房地产价格的长期均衡弹性为0.151，即长期看来，房地产价格每上涨1%，银行贷款相应增加0.151%，银行贷款对城乡居民储蓄存款年底余额的长期均衡弹性最大，对利率的长期均衡弹性不是很明显。可见，房地产价格在长期内对银行贷款的正面作用有一定的影响。
（四）长期因果关系检验
向量自回归（VAR）模型常用于多变量时间序列系统的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响。本文选取自回归滞后阶数分别为1和2，对各变量的因果关系检验结果见表3。
表3 各变量之间的长期因果关系检验结果
从上面的长期因果性检验结果可以得出，在10%的显著性水平上，在江苏省内，存在从银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额到房地产价格的Granger单向因果关系，可以解释为银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额是房地产价格的变化的原因；在5%的显著性水平上，房地产价格的变化不是银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额变动的原因。在10%的显著性水平上，银行贷款利率不是房地产价格的Granger原因，房地产价格是银行利率的Granger单向因果关系，在滞后2期的基础上。因此可以判断，在长期均衡水平上，房地产价格与银行贷款之间存在单向因果关系，而城乡居民储蓄存款年底余额的提高会推动房地产价格。
四、结论和政策建议
从以上的实证检验可以得出关于我国房地产价格波动影响银行信贷增长的主要结论有：房地产价格与银行信贷之间具有长期均衡稳定关系。房地产价格在长期内对银行贷款有一定的正向影响，从长期看来，房地产价格每上涨1%，银行贷款相应增加0.151%。而银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额构成房地产价格的Granger单向因果关系。在此基础上，我们提出如下政策建议：
一方面，合理控制房地产消费的信贷规模，加强信贷审核，提高信贷质量，尤其要严格控制对房地产投机的信贷，引导房地产投资合理化发展。作为抵押品的房地产通过价格的波动影响信贷市场。信贷的扩张反过来又增加房价。为了防止房地产市场泡沫和尽量减少房地产价格下跌对银行业绩的不利影响，银行需要更严格的贷款管理。更确切地说，作为银行要强制执行风险管理策略，控制投资组合限定在房价方面的直接或间接的风险暴露。银行对房地产开发商和个人住房贷款的信用评估，以及充足的资本储备是必要的，有助于积极防范信贷风险。
另一方面，政府当局制定更加合理的利率政策，使得名义利率更加真实地反映市场资金的供需状况，实行对购房者差别化的信贷政策，积极引导居民的房地产消费需求，保持货币信贷总量和社会融资规模平稳适度增长。同时调整房地产供给结构，加大经济适用房、廉租房等保障房的建设，抑制房地产价格过快上涨，使之回归到合理水平。加强对房地产市场和金融市场的有效监管，有助于促进经济的稳定和满足居民自住和改善性需求。
参考文献
[1]Gerlach，Stefan and Wensheng Peng，2005.Bank lending and property prices in Hong Kong[J].Journal of Banking & Finance，（29）：461-481.
[2]Davis，Philip and Haibin Zhu·Bank lending and commercial property cycles：some cross-country evidence [Z]·BIS Working Papers，No 150，2004.
[3]Chen and Wang，2006.The Procyclical Leverage Effect of Collateral Value on Bank Loans - Evidence from the Transaction Data of Taiwan[J/OL].
[4]武康平，皮舜，鲁桂华.中国房地产市场与金融市场共生性的一般均衡分析[J].数量经济技术经济研究，2004（10）：24-32.
[5]李健飞，史晨昱，我国银行信贷对房地产价格波动的影响[J].上海财经大学学报，2005（4）：26-32.
[6]张涛，龚六堂，卜永祥.资产回报、住房按揭贷款与房地产均衡价格[J].金融研究，2006（2）：1-11.
关键词：房地产；营销策略；经济影响
1、经济危机给房地产造成的影响
2008年，美国经济危机在全球范围内引发了新一轮的金融动荡，对我国经济的快速平稳增长造成了极大的冲击，这种金融动荡逐渐蔓延到许多领域，包括中国的房地产市场。经济危机爆发后，尽管政府已经采取了住房消费贷款、减轻住房转让环节营业税等诸多经济政策试图刺激日益低迷的房地产市场，但是效果并不明显。因此，经济危机使得我国的房地产营销现状并不明朗。
经济危机之前，由于房地产行业房价的不断上涨，新楼盘开发层出不穷，为了尽快实现资金的回流，获得巨额利润回报，开发商往往在营销上大动手脚，楼盘广告铺天盖地，各种促销手段五花八门。经济危机爆发之后，房地产开发商为了摆脱金融困境，营销手段更是无所不用其极，有的开发商甚至打出“零首付购房”的险招，整个房地产市场呈现出过度营销的局面。
2、强化产品策略在营销组合中的地位
①品质。面对经济危机的到来，房地产企业首先要做好产品，产品是营销的基础，品质是营销的核心和保证。现在人们在购房时，更注重房地产商品质量。房地产开发商不能因为金融风暴来临，资金紧张，就偷工减料，要按照国家抗震烈度设防标准进行设计、施工，对建筑主体结构所需每一批钢筋、水泥等主材质量标准；每一处工程细节的质量标准；每一次施工的技术标准都应进行严格质量控制。并对有关质量方面的信息进行公开，以及对消费者高度负责等实事进行宣传报导，这就是房地产企业在金融风暴后必须注重的企业新形象，这样来消除购房者的不安全心理因素，达到不断扩大市场的目的。
②差异性。房地产企业要突出本企业的产品、服务和品牌差异，形成有别于竞争对手的产品的特殊品质与功能，从而提高本企业房地产商品的价值，形成竞争优势，其中产品差异是最基础的，也是要首先考虑的。
③品牌。品牌就是借助语言、文字、符号确定能概括反映商品主要特性的称号。建立良好的品牌对房地产营销十分重要。目前，房地产市场竞争日趋激烈，房地产品牌的作用日益凸现。品牌不仅是企业或产品标识，更是宝贵的无形资产，能强化企业在市场和行业中的地位。要建立良好的品牌，必须要以优良的品质，适合的价格提高品牌美誉度。同时，兼以完善的售后服务提高品牌忠诚度，以及参加各类大型的房地产展销会展示公司形象，推销公司的楼盘等树立品牌形象的手段来提高品牌影响力，这样创造出来的品牌，才是真正的品牌，才是能促进商品房销售的品牌，才是人们信赖的品牌，才能使得品牌成为企业的竞争优势。
④人文。房地产营销应该是以人为本的，为顾客创造良好的环境，体现人文情怀。文化是人文的重要组成部分，深厚的文化底蕴或高品位文化景观和楼盘的结合可以给顾客以享受。人文的另一个方面体现在房地产开发商与顾客的关系建立上。“顾客就是上帝”，对于现在正处于买方市场的房地产企业，更应该注重与顾客建立良好的关系，与顾客形成互动，展示企业形象的同时，更让顾客感受到关怀，在选择时倾向性更加明显。人文营销的再一个方面体现在为买主提供最大便利上。所以，从房地产开发到售后的全过程贯彻以人为本的原则，是提升销售量的重要手段之一。
⑤服务。服务是产品的组成部分，是产品的延伸或附属。在当今激烈竞争的房地产市场上要想取胜，企业活动的基本准则应是使顾客满意。对于企业来讲，一个满意的顾客会对产品、品牌乃至公司保持忠诚，从而给企业带来有形和无形的好处：一方面，顾客会上门光顾，从而增加公司盈利；另一方面，他们的口头传播又可以扩大产品知名度，提升企业形象，形成潜在顾客的推荐者，吸收新的客源，从而为公司带来巨大的经济效益。因此，开发商首先必须真正树立以消费者为中心的观念，并将此观念贯穿于企业经营的全过程。另外，切实关心顾客利益，提供满意的服务。
3、经济危机下的房地产价格营销策略
房地产价格营销的目标是追求利润最大化、提高市场占有率、树立企业形象、应对市场竞争。其手段主要包括房地产心理定价策略、房地产组合定价策略、房地产折扣定价策略，但是关键在于经济危机中价格营销策略是否依然有效或者需要调整呢？
3.1 房产与其价格之间的内在联系
所谓房产，即地上建筑物、附着物。可以将房产进行如下分类：住宅建筑物、生产用房、办公用房、其他楼宇。
从营销学角度来看，房地产价格是消费者对于房地产商品价值(实用价值、贵重价值、稀少价值)判断的货币表现。房地产之所以有价格，需要三个条件：有用性、稀缺性、需求性。
与一般商品的价格相比，房地产价格有其共同之处，如用货币表示、受供求关系影响而发生波动、优质优价等，但是，房地产价格也有区别于一般商品的特性。①房地产价格是由房价、地价统一的房地产商品的物质构成，从总体上来说，是建筑物与土地的统一，相应的房地产价格是建筑物价格与土地价格的统一。从经济意义上来讲，它是地租的资本化，这一特征说明了房地产价格的本质。②房地产价格是地租的资本化以一定期限内的租金表示房地产价格与租金的关系，如本金与利息的关系。③房地产价格是房产权利利益价格，因为每种权利利益均可形成其价格，所以进行估价时必须明确发生转移的房地产权利利益性质。④房地产价格有明显的地区性，主要表现为不同城市区域之间的房地产差价。⑤房地产价格有土地不动性、不增性和个别性等特点，使房地产只能依赖房地产估价工作。⑥房地产价格在市场的动态变化中形成，受诸多固定因素影响，因此，房地产价格必须联系特定时日房地产的用途及市场的动态变化情况。
3.2 消费者在经济危机中的价值取向
经济危机下，全球经济面临景气持续低迷、复苏前景惨淡的态势。在此经济背景之下，消费者本能地陷入一种对于不确定风险的恐慌的境地，捂紧口袋缩减开支，花钱意愿降低。相对应的，对于商品价值缺乏信心，引发怀疑与迷惑，而对价格越来越看重，甚至于达到一种视价格为唯一购买驱使欲望的地步。主要体现在以下几方面：①在面对经济危机时，从心理上讲，不确定风险性的升高使得消费者对于自身掌握的信息量越多越觉得安全，因此往往需要获得更多信息量来支持自己的购买决定。②消费者以削减不必要商品的消费、选择性价比高的商品或打折促销商品来抵制经济危机的侵害。
显然，经济危机下的价格营销应进行调整，消费者对价格的敏感度来源于其对房地产价格的判断，各房地产企业的情况不尽相同，有的是资金雄厚型的就应提高产品的功能与质量甚至服务，反之可能就要关注从价格方面进行调整了。
4、积极拓宽营销渠道
①直销。它是指房地产开发商利用自己的销售部门，通过营销人员对房地产商品进行直接销售。直销的优势在于可以节省一笔委托的费用， 而且对于房地产开发商收集房地产市场信息、树立企业信誉等有着特殊的作用。但它对营销人员的经验、素质要求较高。
②委托推销。它是指房地产开发商委托房地产推销商寻找顾客来推销其房产的行为。相对于直销模式，委托分散了企业开发房地产的风险，更容易把握市场机会，能够更快地实现房地产的销售。
③网络营销。这是房地产业借助互联网进行有效营销的一种手段。它可以打破地域限制，进行远程信息传播，拓展业务窗口，具有强大的消费市场。目前，国内出现了一些以房地产为主要内容的网站，如房网和中房网等。随着电子商务的发展，网络营销应用在房地产业上将具有更大的发展潜力。
④隐性营销。所谓隐性营销是指企业通过采用树立企业形象；进行公关宣传和质量认证；传递与产品相关的科普知识；实施品牌战略等手段，扩大企业和产品的知名度、信誉度，让顾客信任企业和产品，促进服务产品的交换的一种营销策略。
关键词：房地产金融风险；形成机制；房地产开发商；银行；演化博弈
一、 引言
近年来，我国房地产价格一直上扬，且保持高位运行。而当房地产价格过分偏离内在价值时，泡沫成份被大量转移给了金融机构。而当房地产金融系统中积累的泡沫压力太大时，系统运行的内在机制将以急性和突发性的方式来释放压力，泡沫破裂的最危险的结构甚至会促成整个金融系统风险的爆发。因此，要深入研究我国房地产金融风险形成的特殊机理，促进房地产业和房地产金融业的稳定发展，为完善我国房地产市场体制和宏观调控提供决策支持。
本文通过对房地产开发商与银行建立演化博弈模型，并根据房地产市场化以来政府调控和利率调控的不同特点分阶段进行分析，基于不同阶段政府的不同调控行为，房地产开发商与银行不同初始条件，得出不同阶段二者不同的演化稳定策略和房地产金融状况。
二、 房地产开发商与银行的演化博弈模型
1． 博弈假设。根据模型的设计思想，对房地产开发商与银行的演化博弈模型做出如下假设：
假设1：局内人。博弈双方为房地产开发商和银行，且均是风险中性的，博弈双方各为相似个体组成的不同群体，且博弈过程属于非对称的有限理性复制动态进化博弈；
假设2：策略空间。在不同的房地产市场发展阶段中，银行群体只存在两种策略集合：（宽松信贷，紧缩信贷），而房地产开发商也只存在两种策略集合：（投资，投机）；
假设3：支付。支付是房地产开发商与银行在不同的房地产市场发展阶段中得到的效用水平。
2． 博弈模型。以2×2非合作重复博弈为例，对演化博弈论的思想作一些分析，如表1的支付矩阵所示。
其中，假设p表示房地产开发商群体在一次博弈中采取策略1(投资)的概率，q表示银行群体在博弈中采取策略1（宽松信贷）的概率，而概率可解释为群体中选取该策略的参与人的比例；An，Bn（n=1，2，3，4）分别表示房地产开发商和银行采取不同策略时的收益。
通过分析可得：
房地产开发商以p和（1-p）的概率选取策略1和2的平均收益是：
u=p*u1+（1-p）*u2=p*[A1*q+A2*（1-q）]+（1-p）*[A3*q+A4*（1-q）]
同理：
银行以q和（1-q）的概率选取策略1和2的平均收益是：
u=q*u1+（1-q）*u2=q*[B1*q+B3*（1-P）]+（1-q）*[B2*p+B4*（1-P）]
根据演化博弈理论，若同种群房地产开发商和银行选择相同的战略S，其利润相等，则任何一个房地产开发商和银行不会改变其战略。当同种群房地产开发商和银行中某个参与者试验不同的战略S'，称之为变异房地产开发商或银行，而当变异房地产开发商或银行获得比同种群其它房地产开发商或银行更高的利润时，其它房地产开发商或银行必然会模仿变异房地产开发商或银行。反之，当变异房地产开发商或银行的利润低于其它房地产开发商或银行的利润时，其它房地产开发商或银行将保持原战略而该变异房地产开发商或银行也将从战略S'调整为战略S这样，战略S成为有限种群演化稳定战略。
房地产开发商与银行的复制动态实际上是描述某一特定策略房地产开发商或银行中被采用的频数或频度的动态微分方程。根据演化的原理，一种策略的适应度或支付比种群的平均适应度高，这种策略就会在种群中发展，即适者生存体现在这种策略的增长率大于零，即房地产开发商或银行将持续的选择这一策略。
复制动态方程为：
房地产开发商：
dp/dt=p*（u1-u）=p*（1-p）[（A1-A3+A4-A2）*q-（A4-A2）]
银行：
dq/dt=q*（u1-u）=q*（1-q）[（B1-B3+B4-B2）*p-（B4-B2）]
于是动态复制系统平衡点所对应的策略组合为房地产开发商与银行的演化均衡，而房地产开发商与银行演化博弈均衡的稳定性取决于其在合作和非合作时所能带来的收益大小比较，在达到演化稳定策略时群体中的个体仍在不断变化，即呈现出内部不断变化而总体不变的的过程。
对于上述由微分方程表示的群体动态演化过程，其均衡点的局部稳定性可由该系统的相应的雅克比矩阵局部稳定性分析得到：
J=
（1-2p）[（A1-A3+A4-A2）q-（A4-A2）] p（1-p）（A1-A3+A4-A2）q（1-q）（B1-B3+B4-B2） （1-2q）[（B1-B3+B4-B2）P-（B4-B2）]
这样，运用雅克比矩阵局部稳定性原理，通过分析房地产开发商与银行在房地产市场化不同发展阶段中演化稳定策略，可以系统地论述房地产金融风险的演进过程，从而为防范房地产金融风险提供一定的启发和建议。
三、 演化博弈稳定性分析
从1998年房地产市场化以来，根据不同发展阶段中政府调控的重点和央行基准利率调控政策的特点，本文将房地产市场化发展阶段分为四个阶段：
1． 1998年~2003年：初步繁荣发展阶段。1998年，我国开始实行城镇住房分配制度货币化改革，为了实现经济的快速发展，政府提出了实施增加投资、扩大内需的方针政策，培育房地产业作为新经济增长点，中央银行在五年内共有五次降低存贷款基准利率，推行宽松的货币政策，通过促进房地产业的发展来拉动国民经济的增长。
同时由于人们改善居住条件的要求产生了巨大的房地产市场需求，房地产业迅猛发展，而国家政策法规对房地产开发商的限制与要求并不太高，房地产行业的准入门槛比较低，房地产投资额、施工面积等指标均出现大幅增长，与此同时，房价也快速上涨，房地产市场呈现出一片繁荣景象。
在该时期内，当银行实行宽松的信贷政策时，由于房地产市场一片繁荣，房地产价格不断攀升，并且处于市场化初期，房地产开发商进行房地产投机行为的违规成本也很小，因此当房地产开发商投资高风险的项目，基于巨大的市场需求，房地产开发商能够及时卖出楼盘，能获得巨大收益；同理在房地产开发商投机的情况下，银行放出更多的贷款，则获得利息等收益也大大高于房地产开发商投资时的收益。此外，若银行实行宽松的信贷政策，贷款总额高于紧缩信贷政策下，从而银行获得更大的收益。
当银行实行紧缩的信贷政策时，只有房地产开发商从事投资行为时，才能及时顺利地获得贷款从而取得更大的收益。
当处于1998年~2003年的房地产市场初步繁荣阶段时，无论房地产开发商与银行初始状态采取什么样的博弈策略，最终都会回到演化稳定策略，即房地产开发商采取投机策略且银行采取宽松信贷的策略。
在房地产市场初步繁荣发展阶段，房地产需求旺盛，房地产价格持续上扬，银行短期内忽略了房地产的贷款风险，采取宽松的货币政策，而房地产市场不断涌入大量的资金，这进一步加快了房地产价格的上扬，有可能会催生房地产价格泡沫，房地产金融风险开始形成。
2． 2004年~2007年：宏观调控、抑制投机阶段。2003年以来，房地产价格持续上扬，大部分城市住房销售价格上涨明显，部分城市住房价格上涨过快，房地产市场出现投资过热的趋势。
针对房地产市场的过热现象，政府出台了一系列密集的调控措施，期间房地产投资过热的现象有所遏制，但是随着居民住房需求持续快速增长以及住房购买力的不断增强，部分地区投资性购房和投机性购房大量增加。该时期内来自国内贷款的房地产开发投资快速上涨，贷款增速也基本保持较高水平。
虽然受到政府宏观调控和加息等方式，但由于房地产市场供需两旺的势头强劲，房地产市场火热，同时对房地产开发商投机行为的打击力度不够，房地产开发商从事投机行为获得的收益仍然远大于所付出的成本。因此在该时期内，无论银行采取何种信贷政策，房地产开发商的投机行为利益仍高于投资行为的利益所得。
但在此时期政府目标着重于宏观调控、抑制投机，因此无论银行采取何种信贷政策，房地产开发商的投机行为时的银行收益将小于房地产开发商投资行为时的利益所得。此外，若银行实行宽松的信贷政策，贷款总额将高于紧缩信贷政策下，从而银行获得更大的收益。
则当处于2004年~2007年的政府机制投机阶段时，无论房地产开发商与银行初始状态采取什么样的博弈策略，最终都会回到演化稳定策略，即房地产开发商采取投机策略且银行采取宽松信贷的策略。
此时处于房地产市场初步宏观调控时期，尽管政策采取了一系列宏观调控措施，房地产市场发展势头有所抑制，但房地产需求依旧异常旺盛，房地产价格快速上涨，在银行采取宽松的信贷政策情况下，银行贷款规模迅速扩大，使得银行贷款的潜在风险处于急剧积累的过程中，同时贷款规模的扩大也进一步助长了房地产价格的上涨和投机活动的升级，二者之间形成了一种互相推动的螺旋式前进的恶性循环，房地产金融风险不断膨胀。
3． 2008年~2009年：鼓励合理住房消费阶段。自2007年底起，一方面受到全球金融危机和经济衰退的影响，整个房地产市场观望情绪浓重，商品房交易量大幅下滑。其中在2008年下半年，中央银行连续五次降息，同时采取一系列税费优惠政策，以鼓励合理住房消费，从而能再次拉动国民经济的增长。但2009年下半年以来，基于房地产市场迅速反弹，房地产市场供需两旺的势头明显，政府出台了一系列密集且严厉的调控政策，旨在打击投机性住房行为，维持正常的住房需求。
在此时期内，房地产开发商从事投机行为获得的收益将小于其违规成本。因此，在此时期内，当房地产开发商采取投资行为时获得的收益将大于其采取投机行为取得的收益。
而在该时期内，无论银行采取宽松还是紧缩的信贷政策，若房地产开发商采取投机行为，由于惩罚力度较大，投机行为的收益很小，如果资金链发生断裂，则无法保证按时还款付息，从而银行的收益较小。而当房地产开发商采取投资行为时，若银行采取宽松的信贷政策将比紧缩的信贷政策取得的收益大。
则该阶段时，无论房地产开发商与银行初始状态采取什么样的博弈策略，最终都会回到演化稳定策略，即房地产开发商采取投资策略且银行采取宽松信贷的策略。
在鼓励合理住房消费阶段，受国际整体经济的消极影响，房地产价格开始回落，房地产市场陷入不景气的局面，房地产抵押贷款价值降低，房地产贷款风险将迅速增加，房地产贷款的呆账坏账将有所增加，如果此时银行采取紧缩的信贷政策，提高贷款标准，减少房地产贷款，则将加剧房地产市场的不景气现象，加快房地产价格的下降，最终会使得房地产泡沫破灭，形成金融危机。
4． 2010年~2011年：加强保障性住房建设、严厉打击投机行为。自2010年起，政府出台一系列房地产重拳调控政策，综合运用土地、信贷、税收等手段，先后出台了房地产税、限购令等严厉政策，极大地加强和改善对房地产市场的调控，遏制房价过快上涨，促进房地产市场健康发展。
在此时期内，房地产开发商从事投机行为获得的收益远远小于其付出的成本。因此，在此时期内，当房地产开发商采取投资行为时获得的收益将远大于其采取投机行为取得的收益。
而在该时期内，无论银行采取宽松还是紧缩的信贷政策，若房地产开发商采取投机行为，由于惩罚力度较大，投机行为的收益很小，如果资金链发生断裂，则无法保证按时还款付息，从而银行的收益较小。
则当处于该阶段时，无论房地产开发商与银行初始状态采取什么样的博弈策略，最终都会回到房地产开发商采取投资策略且银行采取宽松信贷的策略；或者房地产开发商采取投资策略且银行采取紧缩信贷的策略。
在严厉打击房地产市场投机阶段，房地产价格将会受到调控影响，价格增速回落，房地产市场的投机行为将逐渐消失，无论银行采取宽松或紧缩的信贷政策，房地产开发商都将采取投资的策略，房地产市场将会实现稳定健康快速的发展。
四、 结语
在房地产开发商与银行的演化博弈模型中，当房地产市场处于市场化初期阶段时和政府初步的不断进行宏观调控阶段，房地产市场持续火热，房地产开发商和银行的演化稳定策略均为银行采取宽松的信贷政策，房地产开发商采取投机的策略。这意味着当房地产市场繁荣发展时，供需两旺的势头明显，房地产价格迅速上涨，房地产业有利可图，银行忽略了房地产的贷款风险，纷纷扩大贷款规模，使得房地产市场不断涌入大量的资金，同时这进一步加快了房地产价格的上扬，两者交互作用，房地产金融风险开始形成并且不断加剧。
而当处于鼓励合理住房消费时，房地产市场不景气，房地产开发商的演化稳定策略为投资策略，银行采取宽松的信贷政策。这意味着房地产价格开始下滑，房地产抵押贷款价值降低，房地产贷款风险将迅速增加，而如果此时银行采取紧缩的信贷政策，控制房地产贷款规模，则将加剧房地产市场的不景气现象，加快房地产价格的下降，最终会使得房地产泡沫破灭，形成金融危机。
因此，为了促进房地产市场健康稳定发展，减少房地产市场投机行为，需要政府严格、持续的执行有效的房地产调控政策。从宏观政策的角度分析，政府可从以下几方面着手调控房地产市场：
（1）从信贷政策的角度来看，根据现在的市场状况，宽松的信贷政策对房地产市场效果不大，因此央行应加紧市场流动性的回收工作，继续实施紧缩的信贷政策，降低房地产市场泡沫破灭的风险，同时也有助于降低通货膨胀。
（2）从政府财政政策角度来看，政府应将资金重心向基础制造业倾斜，大力发展实业，防止产业空心化危机的发生，以加强房地产泡沫破灭时的风险的抵御能力。
（3）从政府的金融体系改革来看，政府一方面要对整个金融体系加强监管力度，一方面应该进一步完善房地产开发商的贷款制度，促进其技术创新及产业结构调整，将股市与楼市之间的资金向实业转移，从而在根本上解决房地产金融风险的问题。
参考文献：
1. 王俊.我国房地产金融风险形成机制研究.华中科技大学学位论文,2006.
2. 刘铁军.我国房地产市场非理性繁荣成机制及其金融风险研究.上海交通大学学位论文,2007.
3. 吴艳霞.基于房地产开发商的演化博弈研究.西安理工大学学位论文,2008.
4. 于嘉.房地产泡沫形成机制研究及我国房地产金融风险防范.复旦大学学位论文,2009.
5. 夏宇晓.我国房地产市场非理性繁荣的形成机制及治理对策.华东师范大学学位论文,2010.
6. 达庆利.有限理性条件下进化博弈均衡的稳定性分析.系统工程理论方法应用,2006,（3）:279-284.
7. 吴迪.高鹏.董纪昌.基于场景理论的中国城市居住房地产需求研究.系统科学与数学,2011,31（3）：253- 264.
1、房地项目开发阶段及重要性
房地产项目的开发包括土地获取、定位决策、产品设计、项目报建、施工建设、推广下手、物业管理等阶段。房地产基金由于其灵活性，受金融监管机构监管较少，只要投资具有市场价值，可以在这个过程中任何一个阶段进入项目。
对于一个房地产项目来说，其成功与否，70%依赖于市场环境，包括土地市场和销售市场，这主要取决于土地的获取和定位决策。产品设计、建设开发、销售推广的重要程度各占10%。
对于房地产基金来说，产品设计、建设开发、销售推广等是其弱项。房地产基金的主要优势在于资金的快速筹集能力，以资金优势快速切入市场，以对市场环境的把握实现盈利。在房地产市场上，土地价格和商品房价格的两难冲突，为房地产基金提供了重要的契机，使得房地产基金能够很好的把控房地产项目开发的土地获取和定位决策。
2、我国房地产市场的特性
从我国历年来房地产销售情况来看，房地产的价格总体上是上升的，但又存在着明显的周期性。1988至2011历年商品房的平均价格总体上是上升的。但是，房地产价格的增速则存在着明显的周期性
房地产具有投资品的属性，其价格也取决于未来的预期。当房地产价格增速高时，市场会普遍预期房地产价格会更高的向上走，这时，土地的价格也会较高。即出现如2008年、2009年的地王频出现象，“面粉贵于面包”。但房地产价格过高时，政府必然会出手调控，平抑价格。房地产市场会由热转冷，导致2010年、2011年房地产价格增速放缓。2011年在售的项目，其土地多数是2009年购入的，土地成本较高，而商品房市场价格却相对偏低，形成了土地价格和商品房价格的两难冲突。
在土地价格和商品房价格两难冲突发生时，一方面，开发商由于销售滞缓，资金回流较慢，无法拿出充裕资金在土地市场购地，土地市场冷清；另一方面，由于商品房价格增速放缓，市场对商品房价格的预期也不再看好，导致土地价格下降。即出现2011年全国多次土地流拍现象。
在商品房价格增速放缓的情况下，一方面政府会放松调控，另一方面，市场会适应政府曾经出台的调控政策，政策效果释放殆尽，导致房地产市场热度回升。价格再次上扬，如2012年下半年至2013年初，房价的上涨。而在2012年下半年至2013年初上市的项目，多数是在2011年市场低点购入土地，因此，土地价格低而商品房市场价格高，从而获取较多利润。
3、房地产基金股权投资的优势
对于开发商来说，应对房地市场的波动，最好的发展策略是预测市场行情，踩在房地产市场的周期上，跟准市场节奏，市场低点拿地，市场高点销售。但是市场往往难以预测，尤其是中国房地产市场受政府政策调控影响非常大，更增加了预测的难度。即便像绿城这种全国领先的开发商，也因市场行情判断失误，而陷入破产危机。
土地价格和商品房价格的两难冲突，源于房地产市场的周期性波动，但却为房地产基金提供了重大的发展机遇。开发商对土地价格较低的时点难以准确预测，而当土地价格低的时点来临时，因为房地产市场销售缓慢，又难以拿出资金来购地。房地产基金却可以在这时快速募集资金，进入土地市场，从而获取土地溢价的超额收益。
房地产基金针对土地价格与房地产价格相冲突的特点，可以采取如下措施进行投资并实现退出：
1）低价拿地入市，通过项目开发、运作等，实现市场的清盘退出。所需要的资源是资金的快速募集能力以及对项目开发、运作的能力。采用该种策略的主要是房地产集团旗下的房地产基金。如金地集团旗下的稳盛投资，在土地市场价格低点是募集资金进入市场，然后通过金地集团自身优秀的房地产项目运用能力，在房地产价格较高时实现清盘退出。
2）采取低买高卖的策略，在市场低点入市购入标的资产，在市场高点抛出。所需的资源是资金的快速募集能力以及对市场趋势的判断。采取该种策略的多为外资的房地产基金，如摩根斯坦利中国区的房地产业务部，通过购买公寓、待升值后出售的方式获取收益。
关键词：投机；房地产价格；多元回归分析
一、问题的提出
自从20世纪80年代末城镇住房商品化开始，城镇居民住房价格就迅速上升。年均增长幅度高于10％。2009的年房价更是经历了一轮疯涨。截至2010年第一季度全国住房成交价在5193元／平方米，较2009年同期增长11.46％。其中，杭州作为一个区域经济中心。房价一直位于全国的前列，2010年4月住房成交均价达到20553元／平方米，较2009年同期涨幅达到47.85％。房价的过快上涨，不仅对广大普通居民的购房产生严重影响，对社会的稳定以及我国经济的持续发展构成威胁。
美国次贷危机带来的住房价格泡沫破裂。应该给我们敲响了警钟。当前我们的住房价格是否存在严重的泡沫、房地产市场泡沫的主要成因是什么、对待房地产市场价格应该采取怎样的预警机制和调控措施，这些都是迫切需要解决的现实问题。由于我国地域广阔，地区差异巨大，各地区的政治、社会状况及经济发展水平都有着显著的差别，区域房地产市场价格也存在着巨大的区别。因此，判断区域房地产市场是否存在泡沫。探讨区域房地产市场建设的合理性。对我国房地产市场的管理具有更为重要的现实意义。基于以上目的，本文采用近十年来杭州的经济数据，建立多元回归模型，对杭州房地产市场价格泡沫状态及其主要成因进行了分析研究，并通过杭州市与全国的比较，说明区域差异的存在。
二、决定房价的理论模型
根据已有的理论与实证研究成果来分析房价与各影响因素的理论关系，构建出城市房价的理论模型。我们将房地产价格分解为两个部分。一部分由经济或市场基本因素驱动，称为基本价格；一部分由房地产市场的投机行为驱动，称为非基本价格。
影响房地产的基本价格因素：
第一，经济发展形势。可用各个城市地区的GDP来反映经济发展形势，经济的高速发展必将推动房地产的快速发展。从理论上分析，经济增长形势越好，房价上涨的可能性就越大。两者应呈现出正向关系。
第二，人民生活水平。用城镇居民人均可支配收入的增加来反映人民生活水平的提高。居民可支配收入决定了其实际购买能力，进而决定了居民住房的消费能力。
第三，土地价格。地价是房地产成本的重要组成部分，其走势直接影响着房价。
第四，房地产投资。从理论上看，房地产投资增加，将导致房地产市场供给的增加，在需求不变或者房地产需求弹性小于供给弹性的情况下，房价将下降。
第五，利率的高低。利率的高低决定了房地产开发商的融资成本，贷款利率降低，开发商就可以以较低的成本获得资金，而房地产开发的利润相对而言是比较有保证的，因此在低利率的情况下，开发商就会有相对可观的收益。中国房地产行业的高负债性决定了利率是影响房地产定价的重要因素。
第六，货币供应量。我国金融市场不发达，市场机制不成熟，间接融资比例很高，房地产投资在相对大的程度上需要银行信贷资金支持。因而货币供应量将从供给方面影响房地产投资信贷规模，从需求方面影响购买水平。
第七，其他因素，如该城市的环境因素、地理位置等。
影响房地产的非基本价格因素：消费者对房价的预期。Levinand―Wright运用房地产价格增长率的历史数据来建立房地产市场投机模型。其中心假设为：人们通过观察房地产的历史价格变化，形成对房地产未来价格变化的预期，从而导致房地产市场需求条件的变化。而这些不断变化的需求条件影响了房地产的供求价格。
三、变量的选择和模型的建立
为了考察导致杭州市房地产价格持续上涨的主要因素是居民自住需求还是投资和投机需求，考虑各相关因素的量化可能性以及数据的可获得性，笔者决定选用人均可支配收入和上一期房地产价格两个变量来解释本期房地产价格变量。因为居民的自住需求主要取决于可支配收人的高低，而投资和投机需求则很大部分取决于上一期的房地产价格，决定投资或者投机行为盈利与否与当期房地产价格的高低无关，只要房地产价格的趋势是上升的，投资和投机行为就会持续发生。
如果是居民自住需求所导致的房地产价格上涨，则模型的结果为人均可支配收入对本期的房地产价格影响较大：如果是投资和投机因素所导致的房地产价格上涨，则模型的结果为上一期的房地产价格对本期的房地产价格影响较大，市场中存在泡沫的因素。于是在即将建立的多元回归模型中被解释变量为房地产价格PT，解释变量分别为可支配收入Y和前一期房地产价格PTl。建立房地产价格函数的计量模型如下：
PT=b0+blPTI+b2Y
①
该模型的经济含义为：本期房地产价格主要取决于上一期的房地产价格PTl和当期的人均可支配收入Y.bo为随机误差。
四、多元线性回归模型与White异方差检验
本模型的实验数据样本为2001年一2009年的时间序列数据。城镇居民人均可支配收入Y和当年房地产价格P。数据来源于杭州统计局网站。样本数据如表1所示。
可以看出，房地产价格pt和城镇居民可支配收入v、上期房地产价格ptl有着较为明显的相关关系，尤其是在06年以后。
然后笔者使用Eviews3.1版软件对数据进行加权最小二乘回归估计，根据回归的结果，估计的模型为：
PT=6128885+0.728829PTl+0.079083Y
(661.4456)(0.525100)(0.177144)，
t=(0 926589)(1.387980)(0.446434)
R2=0.950074 AR=0.933432 F=57.08857
拟合优度：由检验数据中可得到R2=0.950074，修正的可决系数为AR=0.933432。说明该模型对实体经济运行的解释度为95％，模型的拟合性很好。
F检验：针对H0：bl=b2=0。给定显著性水平a=0.05，在F值分布表中查出自由度为k-1=2和n-k=6的临界值Fa(2，6)=5.14。而检验结果中F=57.08857。远大于F的临界值，所以应该拒绝原假设，说明回归方程显著，杭州市上一期房地产价格、人均可支配收入、本期房地产供给等解释变量对被解释变量一本期房地产价格有显著影响。
T检验：分别对H0：bl=0和H0：b2=0在给定显著性水平a=0.05，查t分布表得自由度为n―k=6的临界值t(a/2)=2.447。而验结果中与b1、b2相对应的t统计量的绝对值分别为1.387980和0.446434，也就是说，在其他解释变量不变的情况下，PTl和Y的单独变动对PT的影响并不显著。
为了检验所采用的样本数据之间是否具有异方差性，可以使用回归检验的结果来继续进行White检验，从结果可以看出，Obs*R-squared=4.724401，由White检验可知，在给定显著性水平a=0.05下，查卡方分布表。得临界值为5.99147。比较计算的卡方统计量和临界值，因为Obs*R-squared=4.724401
由回归结果我们可以看出，前一期的房地产价格对本期的房地产价格有明显的影响。前一期房地产价格PTl的系数为0.728829，具体来说就是在本期其他变量不变的情况下，如果上一期的房地产价格上涨1个百分点，会直接导致本期的房地产价格上涨0.728829个百分点，说明杭州的房地产市场普遍存在比较明显的投资、投机倾向。
为了便于比较观察，我们同样再对2001到2009年期间全国房价影响因素进行分析。2001-2009年全国统计数据，如表2所示。
我们使用Eviews3.1版软件对数据进行加权最小二乘回归估计，估计的模型为：
PT=231.0456+0.819097PTl+0.036427Y
(483.6203)(0.388236)(0.048461)，
t=(0.477742)(2.109789)(0.751673)
R2=0.992762 Ar=0.990349 F=411.4535
拟合优度：由检验数据中可得到R2=0.992762，修正的可决系数为AR=0.990349，说明该模型对实体经济运行的解释度为99％，模型的拟合性很好。
F检验：针对H0：b1=b2=0，给定显著性水平a=0.05，在F值分布表中查出自由度为k一1=2和n―k=6的临界值Fa(2，6)=5.14。而检验结果中F=411.4535，远大于F的临界值，所以应该拒绝原假设，说明回归方程显著，全国上一期房地产价格、人均可支配收入、本期房地产供给等解释变量对被解释变量一本期房地产价格有显著影响。
T检验：分别对H0：bl=0和H0：b2=0在给定显著性水平a=0.05，查t分布表-得自由度为n k=6的临界值t(a/2)=2.447。而检验结果中与b1、b2相对应的t统计量的绝对值分别为2.109789和0.751673，也就是说，在其他解释变量不变的情况下，PTl和Y的单独变动对PT的影响并不显著。
为了检验所采用的样本数据之间是否具有异方差性，可以使用回归检验的结果来继续进行White检验，选择没有交叉乘积项，从结果可以看出，Obs*R-squared=2.868896，由White检验可知，在给定显著性水平a=0.05下，查卡方分布表，得临界值为5.99147。比较计算的卡方统计量和临界值，因为Obs*R-squared=2.868896
五、回归模型检验结果的现实意义
通过杭州市和全国这两个回归模型的结果数据的对比。我们可以看出：前一期的房地产价格PTl的系数最大，分别为0.728829和0.819097，说明我国的房地产市场普遍存在比较明显的投资、投机倾向，这种情况全国的平均水平表现得更为突出。具体来说就是在本期其他变量不变的情况下，如果上一期的房地产价格上涨一个百分点，会导致本期的房地产价格上涨0.728829，如果是在全国范围内，则会导致本期全国房地产平均价格上涨0.819097个百分点。
收入Y，系数分别为0.079083和0.036427，就是说在本期其他变量不变的情况下。如果本期的收入上涨1个百分点，就会导致本期房地产价格上涨0.079083个百分点，而导致房地产全国平均价格上涨0.036427个百分点。
这两个回归模型对比的现实意义在于：一是说明我国目前的房地产市场普遍存在比较明显的泡沫因素，相对于全国平均水平而言，这种因素在杭州市体现的相对较弱些；二是投资和投机因素对当期房地产的决定因素超过了城镇居民人均可支配收入，也就是说，我国目前房地产市场中的需求主要来自于投资和投机，而不是居民的自住需求，这说明国家历年来出台的各项抑制投资和投机需求的房地产市场调控措施的合理性。
从上述结论1可以看出，作为东部发达城市的杭州，房地产价格泡沫化的程度低于全国平均水平。而通过对其他东部沿海城市数据的收集与分析，在京津沪等东部一些发达城市，相对于全国平均水平而言，泡沫化因素则体现的更加明显。笔者认为以下几方面可以解释这种差异性的存在：
第一，杭州相对于京津沪等东部沿海城市，其城市定位不同。杭州依托于西湖走的是旅游城市、消费服务型城市发展道路。其依托优越的地理环境、优美的风景以及浙江雄厚的经济实力，其房价本身有其合理性的一面、“刚性”的一面。
第二，基于上述，杭州市房价基础比较高，投资投机的成本、风险较大，收益相对较小，抑制了投资者和投机者的动力。
六、防范杭州市房地产市场泡沫的策略性思考
房价上涨的因素基本可以分为主观因素和客观因素两部分。客观因素主要表现为消费者需求的提高、城市化的建设以及人口的增长等实质性因素。主观因素则主要表现为两个方面：一是非理性的市场预期。二是过度的信贷支持。目前我国房地产自有资金比重奇低，我国房地产开发资金的80％以上直接或者间接来自银行贷款。再次，据统计，我国购房者的按揭率为75％。新建商品房60％-70％的购买资金是由信贷支持的。
美国著名经济学家查尔斯，P，金德伯格认为：房地产泡沫可理解为房地产价格在一个连续的过程中的持续上涨，这种价格的上涨使人们产生价格会进一步上涨的预期，并不断吸引新的买者。随着价格的不断上涨与投机资本的持续增加，房地产的价格远远高于与之对应的实体价格，由此导致房地产泡沫。而资产泡沫的形成会产生非常严重的后果，主要表现在以下几个方面：一是泡沫经济会强化正常的经济波动，使经济系统具有更大的不稳定性：二是泡沫经济具有通胀效应：三是泡沫经济扭曲了正常的价格信号，使市场的资源最优配置效应失效：四是资产泡沫的破灭将导致金融危机，甚至经济危机的发生，美国次贷危机便是一个很好的佐证。而上述实证分析表明。当前杭州市房地产市场价格上涨受主观预期影响的比重巨大，投机成分不断增加，具有一定的泡沫成分。因此对于杭州市房地产市场价格的调控，政府必须通过公布城市住房建设规划信息、建立城市住房保障机制等方法消除消费者的非理性市场预期，确立正确的住房消费观念。其次，必须加强金融信贷的控制，严格执行政府的有关规定，从资本渠道消除市场过度投机的资金来源。从而对住房价格起到控制作用。最后，加强对政府政策的宣传力度，加强对购房者的相关知识的教育，提高其认识，降低购房者的恐慌以及盲目的跟风。
从长远的角度来看，房地产市场价格调控还必须从供给管理人手，不能单靠需求管理。对此，需要杭州市政府主管部门尽快建立包含二手房、经济租用房、廉租房、商品房在内的多层次住房供给市场，以满足市场的多元化需求，实现房地产市场价格的有效控制。
参考文献：
1.刘红玉，张红，房地产与社会经济[M1，清华大学出版社,2006.
关键词：投机；房地产价格；多元回归分析
一、问题的提出
自从20世纪80年代末城镇住房商品化开始，城镇居民住房价格就迅速上升，年均增长幅度高于10%。2009的年房价更是经历了一轮疯涨。截至2010年第一季度全国住房成交价在5193元/平方米，较2009年同期增长11.46%。其中，杭州作为一个区域经济中心，房价一直位于全国的前列，2010年4月住房成交均价达到20553元/平方米，较2009年同期涨幅达到47.85%。房价的过快上涨，不仅对广大普通居民的购房产生严重影响，对社会的稳定以及我国经济的持续发展构成威胁。
美国次贷危机带来的住房价格泡沫破裂，应该给我们敲响了警钟。当前我们的住房价格是否存在严重的泡沫、房地产市场泡沫的主要成因是什么、对待房地产市场价格应该采取怎样的预警机制和调控措施，这些都是迫切需要解决的现实问题。由于我国地域广阔，地区差异巨大，各地区的政治、社会状况及经济发展水平都有着显著的差别，区域房地产市场价格也存在着巨大的区别。因此，判断区域房地产市场是否存在泡沫，探讨区域房地产市场建设的合理性，对我国房地产市场的管理具有更为重要的现实意义。基于以上目的，本文采用近十年来杭州的经济数据，建立多元回归模型，对杭州房地产市场价格泡沫状态及其主要成因进行了分析研究，并通过杭州市与全国的比较，说明区域差异的存在。
二、决定房价的理论模型
根据已有的理论与实证研究成果来分析房价与各影响因素的理论关系，构建出城市房价的理论模型。我们将房地产价格分解为两个部分，一部分由经济或市场基本因素驱动，称为基本价格；一部分由房地产市场的投机行为驱动，称为非基本价格。
影响房地产的基本价格因素：
第一，经济发展形势。可用各个城市地区的GDP来反映经济发展形势，经济的高速发展必将推动房地产的快速发展。从理论上分析，经济增长形势越好，房价上涨的可能性就越大，两者应呈现出正向关系。
第二，人民生活水平。用城镇居民人均可支配收入的增加来反映人民生活水平的提高。居民可支配收入决定了其实际购买能力，进而决定了居民住房的消费能力。
第三，土地价格。地价是房地产成本的重要组成部分，其走势直接影响着房价。
第四，房地产投资。从理论上看，房地产投资增加，将导致房地产市场供给的增加，在需求不变或者房地产需求弹性小于供给弹性的情况下，房价将下降。
第五，利率的高低。利率的高低决定了房地产开发商的融资成本，贷款利率降低，开发商就可以以较低的成本获得资金，而房地产开发的利润相对而言是比较有保证的，因此在低利率的情况下，开发商就会有相对可观的收益。中国房地产行业的高负债性决定了利率是影响房地产定价的重要因素。
第六，货币供应量。我国金融市场不发达，市场机制不成熟，间接融资比例很高，房地产投资在相对大的程度上需要银行信贷资金支持。因而货币供应量将从供给方面影响房地产投资信贷规模，从需求方面影响购买水平。
第七，其他因素，如该城市的环境因素、地理位置等。
影响房地产的非基本价格因素：消费者对房价的预期。LevinandWright运用房地产价格增长率的历史数据来建立房地产市场投机模型。其中心假设为：人们通过观察房地产的历史价格变化，形成对房地产未来价格变化的预期，从而导致房地产市场需求条件的变化。而这些不断变化的需求条件影响了房地产的供求价格。
三、变量的选择和模型的建立
为了考察导致杭州市房地产价格持续上涨的主要因素是居民自住需求还是投资和投机需求，考虑各相关因素的量化可能性以及数据的可获得性，笔者决定选用人均可支配收入和上一期房地产价格两个变量来解释本期房地产价格变量。因为居民的自住需求主要取决于可支配收人的高低，而投资和投机需求则很大部分取决于上一期的房地产价格，决定投资或者投机行为盈利与否与当期房地产价格的高低无关，只要房地产价格的趋势是上升的，投资和投机行为就会持续发生。
如果是居民自住需求所导致的房地产价格上涨，则模型的结果为人均可支配收入对本期的房地产价格影响较大；如果是投资和投机因素所导致的房地产价格上涨，则模型的结果为上一期的房地产价格对本期的房地产价格影响较大，市场中存在泡沫的因素。于是在即将建立的多元回归模型中被解释变量为房地产价格PT，解释变量分别为可支配收人Y和前一期房地产价格PT1。建立房地产价格函数的计量模型如下：
PT=b0+b1PT1+b2Y①
该模型的经济含义为：本期房地产价格主要取决于上一期的房地产价格PT1和当期的入均可支配收入Y，b0为随机误差。
四、多元线性回归模型与White异方差检验
本模型的实验数据样本为2001年-2009年的时间序列数据。城镇居民人均可支配收入Y和当年房地产价格P。数据来源于杭州统计局网站。样本数据如表1所示。
可以看出，房地产价格pt和城镇居民可支配收入y、上期房地产价格pt1有着较为明显的相关关系，尤其是在06年以后。
然后笔者使用Eviews3．1版软件对数据进行加权最小二乘回归估计，根据回归的结果，估计的模型为：
PT=612.8885+0.728829PT1+0.079083Y
（661.4456）（0.525100）（0.177144）
t=（0.926589）（1.387980）（0.446434）
R2=0.950074 AR=0.933432 F=57.08857
拟合优度：由检验数据中可得到R2=0．950074，修正的可决系数为AR=0．933432，说明该模型对实体经济运行的解释度为95%，模型的拟合性很好。
F检验：针对H0：b1=b2=0，给定显著性水平a=0.05，在F值分布表中查出自由度为k-1=2和n-k=6的临界值Fa（2，6）=5.14。而检验结果中F=57.08857，远大于F的临界值，所以应该拒绝原假设，说明回归方程显著，杭州市上一期房地产价格、人均可支配收入、本期房地产供给等解释变量对被解释变量一本期房地产价格有显著影响。
T检验：分别对H0：b1=0和H0：b2=0在给定显著性水平a=0.05，查t分布表得自由度为n―k=6的临界值t（a/2）=2.447。而验结果中与b1、b2相对应的t统计量的绝对值分别为1.387980和0.446434，也就是说，在其他解释变量不变的情况下，PT1和Y的单独变动对PT的影响并不显著。
为了检验所采用的样本数据之间是否具有异方差性，可以使用回归检验的结果来继续进行White检验，从结果可以看出，Obs*R-squared=4.724401，由White检验可知，在给定显著性水平a=0.05下，查卡方分布表，得临界值为5.99147。比较计算的卡方统计量和临界值，因为Obs*R-squared=4.724401
由回归结果我们可以看出，前一期的房地产价格对本期的房地产价格有明显的影响。前一期房地产价格PT1的系数为0.728829，具体来说就是在本期其他变量不变的情况下，如果上一期的房地产价格上涨1个百分点，会直接导致本期的房地产价格上涨0.728829个百分点，说明杭州的房地产市场普遍存在比较明显的投资、投机倾向。
为了便于比较观察，我们同样再对2001到2009年期间全国房价影响因素进行分析。2001-2009年全国统计数据，如表2所示。
我们使用Eviews3．1版软件对数据进行加权最小二乘回归估计，估计的模型为：
PT=231.0456+0.819097PT1+0.036427Y
（483.6203）（0.388236）（0.048461）
t=（0.477742）（2.109789）（0.751673）
R2=0.992762 AR=0.990349 F=411.4535
拟合优度：由检验数据中可得到R2=0．992762，修正的可决系数为AR=0．990349，说明该模型对实体经济运行的解释度为99%，模型的拟合性很好。
F检验：针对H0：b1=b2=0，给定显著性水平a=0．05，在F值分布表中查出自由度为k一1=2和n―k=6的临界值Fa（2，6）=5.14。而检验结果中F=411.4535，远大于F的临界值，所以应该拒绝原假设，说明回归方程显著，全国上一期房地产价格、人均可支配收入、本期房地产供给等解释变量对被解释变量一本期房地产价格有显著影响。
T检验：分别对H0：b1=0和H0：b2=0在给定显著性水平a=0.05，查t分布表得自由度为n-k=6的临界值t（a/2）=2.447。而检验结果中与b1、b2相对应的t统计量的绝对值分别为2.109789和0.751673，也就是说，在其他解释变量不变的情况下，PT1和Y的单独变动对PT的影响并不显著。
为了检验所采用的样本数据之间是否具有异方差性，可以使用回归检验的结果来继续进行White检验，选择没有交叉乘积项，从结果可以看出，Obs*R-squared=2.868896，由White检验可知，在给定显著性水平a=0.05下，查卡方分布表，得临界值为5.99147。比较计算的卡方统计量和临界值，因为Obs*R-squared=2.868896
五、回归模型检验结果的现实意义
通过杭州市和全国这两个回归模型的结果数据的对比，我们可以看出：前一期的房地产价格PT1的系数最大，分别为0.728829和0.819097，说明我国的房地产市场普遍存在比较明显的投资、投机倾向，这种情况全国的平均水平表现得更为突出。具体来说就是在本期其他变量不变的情况下，如果上一期的房地产价格上涨一个百分点，会导致本期的房地产价格上涨0.728829，如果是在全国范围内，则会导致本期全国房地产平均价格上涨0.819097个百分点。
收入Y，系数分别为0.079083和0.036427，就是说在本期其他变量不变的情况下，如果本期的收入上涨1个百分点，就会导致本期房地产价格上涨0.079083个百分点，而导致房地产全国平均价格上涨0.036427个百分点。
这两个回归模型对比的现实意义在于：一是说明我国目前的房地产市场普遍存在比较明显的泡沫因素，相对于全国平均水平而言，这种因素在杭州市体现的相对较弱些；二是投资和投机因素对当期房地产的决定因素超过了城镇居民人均可支配收入，也就是说，我国目前房地产市场中的需求主要来自于投资和投机，而不是居民的自住需求，这说明国家历年来出台的各项抑制投资和投机需求的房地产市场调控措施的合理性。
从上述结论1可以看出，作为东部发达城市的杭州，房地产价格泡沫化的程度低于全国平均水平。而通过对其他东部沿海城市数据的收集与分析，在京津沪等东部一些发达城市，相对于全国平均水平而言，泡沫化因素则体现的更加明显。笔者认为以下几方面可以解释这种差异性的存在：
第一，杭州相对于京津沪等东部沿海城市，其城市定位不同。杭州依托于西湖走的是旅游城市、消费服务型城市发展道路。其依托优越的地理环境、优美的风景以及浙江雄厚的经济实力，其房价本身有其合理性的一面、“刚性”的一面。
第二，基于上述，杭州市房价基础比较高，投资投机的成本、风险较大，收益相对较小，抑制了投资者和投机者的动力。
六、防范杭州市房地产市场泡沫的策略性思考
房价上涨的因素基本可以分为主观因素和客观因素两部分。客观因素主要表现为消费者需求的提高、城市化的建设以及人口的增长等实质性因素。主观因素则主要表现为两个方面：一是非理性的市场预期。二是过度的信贷支持。目前我国房地产自有资金比重奇低，我国房地产开发资金的80%以上直接或者间接来自银行贷款。再次，据统计，我国购房者的按揭率为75%，新建商品房60%-70%的购买资金是由信贷支持的。
美国著名经济学家查尔斯・P・金德伯格认为：房地产泡沫可理解为房地产价格在一个连续的过程中的持续上涨，这种价格的上涨使人们产生价格会进一步上涨的预期，并不断吸引新的买者。随着价格的不断上涨与投机资本的持续增加，房地产的价格远远高于与之对应的实体价格，由此导致房地产泡沫。而资产泡沫的形成会产生非常严重的后果，主要表现在以下几个方面：一是泡沫经济会强化正常的经济波动，使经济系统具有更大的不稳定性；二是泡沫经济具有通胀效应；三是泡沫经济扭曲了正常的价格信号，使市场的资源最优配置效应失效；四是资产泡沫的破灭将导致金融危机，甚至经济危机的发生，美国次贷危机便是一个很好的佐证。而上述实证分析表明，当前杭州市房地产市场价格上涨受主观预期影响的比重巨大，投机成分不断增加，具有一定的泡沫成分。因此对于杭州市房地产市场价格的调控，政府必须通过公布城市住房建设规划信息、建立城市住房保障机制等方法消除消费者的非理性市场预期，确立正确的住房消费观念。其次，必须加强金融信贷的控制，严格执行政府的有关规定，从资本渠道消除市场过度投机的资金来源，从而对住房价格起到控制作用。最后，加强对政府政策的宣传力度，加强对购房者的相关知识的教育，提高其认识，降低购房者的恐慌以及盲目的跟风。
从长远的角度来看，房地产市场价格调控还必须从供给管理入手，不能单靠需求管理。对此，需要杭州市政府主管部门尽快建立包含二手房、经济租用房、廉租房、商品房在内的多层次住房供给市场，以满足市场的多元化需求，实现房地产市场价格的有效控制。
参考文献：
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关键词 房地产 价格虚高 危害 成因 解决 策略
房地产是构成整个社会财富的重要内容，对国民经济发展具有长远的影响。房地产价格过虚高会带动相关生产要素价格上涨，在与其它因素的共同作用下，可能会引发结构性通货膨胀。因此，采取有效措施，解决房地产价格虚高的问题，有利于宏观经济的平稳发展。
1 房地产市场价格虚高的危害性
房地产业的非理性发展所产生的社会矛盾日益突出。过热的房地产市场，以及过高的房地产价格，不仅会导致房地产业大幅波动，不利于房地产业本身健康发展，同时也对扩大内需、增加消费、推进城市化进程等都将产生不利的影响。
1.1过多资源投入房地产将阻碍经济的协调发展
房地产开发是拉动我国固定资产投资增长的主要因素。近年来，我国房地产开发投资的增幅一直高于全社会固定资产投资的增幅，同时房地产开发投资占全社会固定资产投资比重也是稳步上升。
过多的资源投入房地产业，容易导致房地产的投入规模出现爆发式增长，从而占用了大量耕地，也带动水泥、钢材、电力等相关产业的产能急剧膨胀。一旦其他原因导致房地产投资规模下降，则相关产业将出现大规模闲置产能，对经济发展将产生严重的危害。
1.2透支社会财富，抑制社会有效需求
消费需求不仅是经济增长的三大动力之一，而且可以在一定程度上平衡由投资波动所引起的震荡。过高的房价使得普通市民需要10至20年，甚至更长的时间才能偿付一套住房的按揭贷款，也就意味着在此期间的其他支出只能尽量压缩，形成了明显的消费挤出效应。随着房价的不断上涨，购房支出的挤出效应也越来越突出，这必将压制未来若干年的居民消费能力。此外，对于国民生活水平的提高也形成了障碍。
1.3影响整个社会的风险承受能力
过高的房价必将导致更多的购房者通过长期按揭方式来满足自己的住房需求，购房者在办理按揭的时候通常根据自己当前的收人水平预期未来的债务偿还能力，一旦将来实际收人达不到预期水平，就会出现相互拖欠、甚至不能偿付的现象。如果经济出现整体不景气，社会就会出现大批”负资产者”。信用渠道的中断或阻滞，将会严重威胁国家金融安全和社会稳定。
2 导致房地产价格虚高的成因分析
2.1过度投机
一方面，土地交易制度不健全，行业管理不完善，在一定程度上助长了投机活动，产生大量投机性泡沫。土地是房地产行业的基础，土地资源的稀缺性使得土地市场具有需求弹性大而供给弹性小的特点。当大量投机使土地需求增加时，土地价格急剧上涨，由于土地的稀缺性，市场无法在短时间内增大供给量，从而使需求与供给之间的差距进一步拉大，在这种情况下，有限的土地价格飞涨，严重脱离了其实有价值而产生地价泡沫，进而可能导致整个房地产业价格虚高的形成。
2.2消费者及投资者对未来价格的预期
随着人口的增加和城市的发展，土地价格存在着潜在升值的趋势，因此，房地产价格在人们未来的预期中也会不断上升。对房地产未来价格的非理性预期造成投资者对未来房地产投资高回报的设想，过多的货币资本投入到有限的土地买卖中，推动地价不断上涨，从而使房地产价格不断攀升。
2.3银行信贷非理性扩张
由于房地产业是资金密集型行业，房地产开发必须拥有雄厚的资金，随着房地产开发规模的不断扩大，开发商仅靠自有资金是远远不够的，其开发资金主要来源就是银行贷款。而房地产的高回报，使许多银行在贷款的实际操作过程中，违反有关规定，向开发商发放大量贷款，从而使行业进入门槛降低，造成过度开发，金融风险不断堆积，使房地产价格虚高的可能性进一步增加。
2.4不合时宜的土地政策进一步推升了虚高的房价
2002年开始实行的土地招拍挂制度，无意中起到了推高房价的作用。首先，土地的强制性招拍挂制度使地方政府及有了土地垄断的强大工具，也有了低价征用土地、高价招拍挂土地获取巨额土地差价的利益驱动，让各级政府可以在土地交易过程中获得巨额资本。在这一过程中，又创造了大量的强制性消费需求。其次，土地的强制招拍挂大大提高了土地的价格，不但使新推出的产品在这种高土地成本的基础上，追求高价位产品的供给以保证开发商的利润空间，并在市场中创造了一个高房价的预期，让原本出让的低成本土地上的产品也在设计高价位的产品，提高了产品销售价格的预期。
3 稳定我国房地产价格的具体策略
由于我国房地产价格的虚高可能会直接影响到经济发展是显而易见的。因此，应结合我国的实际情况，通过采取能对房地产需求与供应产生影响的策略，有效减少房地产需求，增加房地产供给量，稳定房地产价格。目前看来，稳定房地产价格应采取下面的策略：
3.1促进保障房建设计划的落实，并且保证分配的公平
具有保障性质的房屋是解决民众住房问题的重要途径。政府应该完善住房的保障机制，并制定相应的鼓励政策，尤其是对地方政府的优惠政策一他们才是保障房建设计划落实的真正关键所在，保证保障房构建计划的实施，服务于低收入人群。同时，这类房源要保证分配公平，不能出现寻租现象，避免成为某些人以权牟利的方式。
3.2尽快建立土地要素市场
通过土地的上市来发现土地的价值，避免政府垄断造成的不利影响。在土地的利用中，政府垄断造成了土地价值的低估与高估的双重影响。一方面，村民的集体土地在政府征用过程中被价值低估，在我国各地竞相建设的开发区里，地价惊人的低廉；另一方面，在城市开发中，土地价值则存在垄断操作下的价值高估。因此，应尽快改变土地所有者权属和入市方式，培育土地要素市场，是从根本上改变我国房地产市场人为控制，保证房地产市场健康稳定发展的关键。
3.3在税收环节进行调控税收
调控政策，是指对房地产保有环节实行累进课税，从而抑制房地产投资性需求，平稳或降低房价具体可进行如下操作：对只拥有一套房产的家庭，应免征或象征性征收物业税；对拥有两套及两套以上房产的家庭，应视为该房地产投资行为，按递增房产套数，较大幅度的提升物业税率。以前政府出台的房地产调控政策偏重交易环节的征税变化，如增加交易时征收营业税和个人所得税等。但并没有发挥预想效果，这是因为这样不但不能减少房地产市场的需求，反而会使购房者的成本进一步上升，进而起到推高房价的作用。
有鉴于此，对房地产保有环节实行课税，这实际上对房地产投资者施加了一个”税收成本”，当房地产预期投资收益不足以支持这个“税收成本”时，房地产投资者就会放弃投资，出售所投资的房产，这样不但会使房地产市场上的投资性需求下降，也会使房地产供给增加，从而使房地产价格下降。
3.4彻底改变对住房的定位
不能把房地产作为拉动经济发展的一个主要推动力，而应该把住房政策明确定位于为民服务。这样会使民众在接近建筑成本、相关公共设施、合理税收的基础上得到住房，将大大刺激对住房的需求。建房用的钢筋、水泥等等，需求量更大，可以更有效地拉动60余个相关行业的发展。更重要的是，由于房价回归合理价位，民众可以节省出更多的资金用于其它领域的消费，将彻底解决中国内需不振，太过于倚靠投资拉动经济发展的问题。
结语
房地产业是为国民经济的发展提供生活资料和生产资料，反映人民生活水平和社会经济发展状态的一个重要标志性产业之一。如何在高速发展的过程中，有效解决房价虚高的问题值得深入的探讨。
参考文献：
关键词：房地产价格；回归分析；供求影响
中图分类号：F293.3 文献标志码：A 文章编号：1673－291X（2011）14－0076－03
引言
从1998年开始停止住房实物分配以后，住房价格一直是社会普遍关注的问题，住房价格上涨过快直接影响城镇居民家庭住房条件的改善，影响金融安全和社会稳定，甚至影响整个国民经济的健康运行。2003年以后，上海、杭州、南京等少数几个城市的房价呈现快速攀升的趋势，涨幅居全国前列。之后，全国其他主要城市的房价也开始快速上涨。2004年全国新建商品房价格同比上涨15.02%，其中商品住宅价格同比上涨15.99%。相比前几年3%~5%的涨幅，房价上涨明显过快。
为了房地产市场的健康稳定，国家在2009年底、2010年初果断出台调控措施，相继出台了如“国四条”、“国十一条”、“提高存款准备金率”等措施，抑制房价过快的增长。可见，房价在近几年内发生了很大幅度的变动。因此，透过我国房地产价格的波动，研究影响其波动的主要因素，对于防范房地产泡沫，稳定金融安全有极其重要的意义。
一、实证分析过程
（一）指标选择
影响房地产价格的因素很多，本文将从供求原理出发，通过实证分析的方法找出影响房地产价格的主要因素。选取贷款利率，住宅年竣工面积，土地价格，房地产投资额占固定资产投资额的比重这四个指标作为供给指标。首先，房地产开发和消费者购买房产都离不开银行的贷款支持，贷款利率将影响房地产开发商的融资成本及消费者的购买成本，进而影响房价。其次，住宅年竣工面积直接决定了房屋的供给量。再次，土地价格也作为成本体现在房地产价格之中，成本增加，必将导致房价虚高。最后，房地产投资额占固定资产投资额的比重衡量的是房地产开发的热度，投资过热，也会对房价有影响。另外，选取零售商品物价指数CPI及城镇居民年人均收入作为需求指标。人均收入决定了消费者的购买力，而CPI决定了在零售商品价格变动时，消费者对房产的消费选择。
（二）模型构建
将房地产价格y作为被解释变量，零售商品物价指数X1，贷款利率X2， 城镇居民人均收入X3，住宅年竣工面积X4，土地交易价格指数X5，房地产投资额占固定资产投资额的比重X6，作为被解释变量，建立多元线性回归方程如下：
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6（1）
（三）数据来源
从1998年开始，随着把住宅业培养成为新的经济增长点的制度改革，以及各项政策措施的出台和贯彻落实，我国房地产市场和房地产业进入了新的发展时期。这个时期，全国城镇停止了住房实物分配，所以1998年以后的数据是有效的。本文选取了1999―2009年度的统计数据，其中贷款利率是1―3年期的长期贷款利率各个季度的加权平均数。（住房建设的周期较长，平均为2年，所以选择1―3年期的贷款利率）
具体数据见表1。
（四）模型的估计与统计检验
1.对方程进行OLS估计
估计结果如表2。
由表2分析可知，只有X3和X6的t统计量显著，而其他解释变量不显著，但是拟合优度R^2=0.99很高，F统计量也很大，初步判断解释变量之间存在多重共线性。
2.多重共线性分析
各变量之间的相关系数矩阵如下表3
从相关系数矩阵来看，X4与X3之间相关系数为0.77，X1与X3之间的相关系数为0.51，相关程度高，有可能出现共线性。于是剔除X1和X4变量，及常数项后重新进行OLS估计。结果如表4。
剔除X1和X4之后，其他变量的t统计量变小了，参数显著性得到了很大的提高，但是X2仍然不显著，有可能是方程设定有误，需要对模型进行修正。
3.模型修正
X2代表贷款利率，由于中长期贷款利率变动对当期的房地产价格不会产生太大影响，反而作用于后期的房地产价格，其影响作用有滞后性，所以，我们考虑在模型中将X2变量一阶滞后，于是方程修改为：
Y=β2X2t-1+β3X3+β5X5+β6X6 （2）
OLS重新估计结果如表5
模型修改之后，每一个变量的t统计量都小于5%显著水平下的临界值，表明参数显著，方程F统计量也很显著，拟合优度值R^2=0.99。
（五）模型的诊断检验
1.残差检验
（1）White检验
样本容量为11，检验的拟合优度R^2为0.877，F统计量为0.89，计算得出N*R^2=9.54。自由度为8的卡方分布5%显著性水平对应的临界值是15.507。因此根据White检验，可以判定在5%显著性水平下接受“不存在异方差”的原假设。
（2）LM检验
采用LM统计量对残差序列的相关性进行检验（P=1），得到如下结果：
LM统计量显示，回归方程的残差序列不存在1阶自相关。设P=2时，得到如下结果：
LM统计量显示，回归方程的残差序列不存在2阶自相关。
2.协整关系检验
本文采用协整检验来判断线性回归方程设定是否合理，检验解释变量和被解释变量之间是否存在协整关系等价于残差序列是否平稳。现在对残差进行单位根检验，其结果如下：
检验结果显示，残差序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定残差平稳，即残差ε-I（0）。上述结果表明，y与 X2t-1，X3， X5， X6之间存在协整关系。
二、结果分析
本文建立的回归方程经过修正之后，通过了残差检验及协整检验，解释变量和被解释变量显示了很好的稳定性与高度拟合性，并且残差不存在异方差和自相关性。最终的方程为：
Y = -226.34×X2t-1 + 0.11×X3 + 31.65×X5 - 5295.11×X6
（3）
影响房价的主要供给因素为贷款利率，土地价格和房地产开发投资的比例，主要需求因素是人们的收入水平。研究结果表明：
第一，贷款利率和房价呈负相关，并且存在一阶滞后，即上一期的利率变化将对本期的房价造成影响。利率和房价的变动关系既受供求关系又受预期与风险等多重因素的影响。作为开发商，现阶段的融资渠道已经呈现多元化发展，包括信托、基金、外商注资等，降低了对银行贷款的依赖程度，加息对房价的调控并不是很明显。从消费者角度来看，自住型购房人在迅速攀升的房价面前根本不会因为加息而延缓购房计划，只会去选择一些低总价的中小户型，尽量减少贷款量；而对于投机型买家，只要房价上涨的幅度能够满足他们的投资预期，加息带来的每月几十元甚至是几百元的额外负担，可以忽略不计。此外，2006年，我国城市化率达到42.99%。根据诺瑟姆曲线，处在30%～70%的城市化率之间，城市化将呈现高速发展的态势。我国现阶段正处于这一区间，城市人口的膨胀必然带来对住宅需求的增长。面对旺盛的市场需求，房产价格依然呈上涨趋势。
第二，城镇居民收入X3作为影响房产价格的主要因素之一，与房价正相关。我们可以将对住房有消费倾向的人群划分为两大类。第一类是中等收入人群，他们对房屋的需求主要是住宅需求。当收入上升时，刺激他们产生改善生活条件的意愿，从而增加对房产的需求，促使房价上升。第二类是高收入人群，他们手中的富余资金较多，而房地产可以作为一种资本品进行投资，这种投资或者投机需求更会加剧房产的价格急剧攀升。
第三，本文选取的解释变量X5代表的是土地交易价格指数，反映的是土地价格的变动对房地产价格的影响。土地价格的上涨导致商品房开发成本的攀升，因为土地成本占房地产开发成本的比重较大。随着我国房地产业的快速发展和城市化进程中对房地产需求量的急剧上升，房地产市场对土地的需求也将增加。所以，土地是我国房地产价格不断上涨的重要原因。
第四，房地产开发的投资比重与房价呈现负相关，但是，过多的资金进入房地产开发行业，会加大开发的盲目性，使商品房供给增加，空置率上升，房地产泡沫加剧，对经济的稳定发展不利。
由以上我们得知，稳定房价不能单纯地依靠某种政策调控，例如，提高贷款利率其实对房地产的影响并不大，且具有滞后性。我们应该对土地价格实施控制，为投资者创造好的投资环境，并合理引导社会资金进入其他行业，促进其他行业的高效发展，减少房地产过多的资金聚集造成房地产泡沫的出现，以利于维持房地产价格的稳定。
参考文献：
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Analysis of the real estate price influencing factors in our country
QI Qian
(Finance college,Harbin commerce university,Harbin 150076,China)
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